x <- 3
y <- 2
x
## [1] 3
y
## [1] 2
suma <- x + y
suma
## [1] 5
resta <- x - y
resta
## [1] 1
multiplicacion <- x * y
multiplicacion
## [1] 6
division <- x / y
division
## [1] 1.5
division_entera <- x %/% y
division_entera
## [1] 1
residuo <- x %% y
residuo
## [1] 1
potencia <- x^2 # también con **
potencia
## [1] 9
raiz_cuadrada <- sqrt(x)
raiz_cuadrada
## [1] 1.732051
raiz_cubica <- x^(1/3)
raiz_cubica
## [1] 1.44225
exponencial <- exp(1)
exponencial
## [1] 2.718282
absoluto <- abs(x)
absoluto
## [1] 3
signo <- sign(-3)
signo
## [1] -1
redondeo_arriba <- ceiling(division)
redondeo_arriba
## [1] 2
redondeo_abajo <- floor(division)
redondeo_abajo
## [1] 1
truncar <- trunc(division)
truncar
## [1] 1
pi
## [1] 3.141593
radio <- 5
area_circulo <- pi * radio**2
area_circulo
## [1] 78.53982
a <- c(1, 2, 3, 4, 5) # juntarlos
a
## [1] 1 2 3 4 5
b <- c(1:100) # secuencia de enteros
b
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
## [19] 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
## [37] 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54
## [55] 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72
## [73] 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
## [91] 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
c <- seq(2, 5, by = 0.5) # secuencia específica, de .5 en .5
c
## [1] 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0
d <- rep(1:2, times = 3) # repetir vector
d
## [1] 1 2 1 2 1 2
e <- rep(1:2, each = 3) # repetir elementos
e
## [1] 1 1 1 2 2 2
f <- c("pera", "manzana", "kiwi", "fresa")
f
## [1] "pera" "manzana" "kiwi" "fresa"
longitud <- length(a)
longitud
## [1] 5
promedio <- mean(a)
promedio
## [1] 3
rango <- max(a) - min(a)
rango
## [1] 4
resumen <- summary(a)
resumen
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1 2 3 3 4 5
orden_ascendente <- sort(a)
orden_ascendente
## [1] 1 2 3 4 5
orden_descendente <- sort(a, decreasing = TRUE)
orden_descendente
## [1] 5 4 3 2 1
g <- c(1, 2, 3, 4, 5)
suma_vectores <- a + g
suma_vectores
## [1] 2 4 6 8 10
TRUE,
FALSE."1", "0".Para convertir se usan funciones tipo as.numeric(),
as.character(), as.factor().
plot(a, g, main = "Ventas por mes", xlab = "Mes", ylab = "M USD")
| Operador | Significado |
|---|---|
a == b |
Igual a |
a != b |
Desigual a |
a > b |
Mayor que |
a < b |
Menor que |
a >= b |
Mayor o igual que |
a <= b |
Menor o igual que |
if (x >= 70) {
print("Pasa")
} else {
print("No pasa")
}
## [1] "No pasa"
tabla <- data.frame(a, g)
tabla
## a g
## 1 1 1
## 2 2 2
## 3 3 3
## 4 4 4
## 5 5 5
Registra el nombre, peso y altura de los compañeros, calcula su IMC y asigna su categoría.
nombre <- c("Marcelo", "Luis", "Santiago", "Kamilah")
altura <- c(1.76, 1.84, 1.70, 1.77)
peso <- c(64, 80, 85, 57)
df <- data.frame(nombre, altura, peso)
df$IMC <- round(df$peso / df$altura**2, 2)
df$clasificacion <- ifelse(df$IMC < 18.5, "Peso Bajo",
ifelse(df$IMC < 25, "Normal",
ifelse(df$IMC < 30, "Sobrepeso",
ifelse(df$IMC < 35, "Obesidad Grado 1",
ifelse(df$IMC < 40, "Obesidad Grado 2",
"Obesidad Grado 3")))))
df
## nombre altura peso IMC clasificacion
## 1 Marcelo 1.76 64 20.66 Normal
## 2 Luis 1.84 80 23.63 Normal
## 3 Santiago 1.70 85 29.41 Sobrepeso
## 4 Kamilah 1.77 57 18.19 Peso Bajo